Python之sklearn数据预处理中fit(),transform()与fit_transform()的区别

首先，我们需要明确数据预处理的目的，即通过一些数据处理方法来提高模型的准确性和稳定性。而在Python中，我们可以使用sklearn库来进行数据预处理。

在sklearn库中，fit(), transform()和fit_transform()都是数据预处理方法。它们之间的区别如下：

• fit()方法：在数据预处理中，我们需要对训练数据进行拟合，以获取一些必要的信息，如均值、方差等等。我们可以使用fit()方法来对数据进行拟合。

• transform()方法：在我们已经使用fit()对训练数据进行拟合之后，我们需要使用transform()方法对训练数据进行转换。例如，我们可以使用transform()方法来根据训练数据的均值和方差来对新的数据进行标准化处理。

• fit_transform()方法：在上述方法中，我们需要对数据进行两个步骤：第一步进行拟合，第二步进行转换。而fit_transform()方法可以完成这两个步骤。它首先进行拟合，然后对数据进行转换。

下面，我们通过两个示例来进一步说明这三种方法的使用。

示例一：标准化处理

假设我们有如下数据：

X = [[ 1., -1.,  2.],
     [ 2.,  0.,  0.],
     [ 0.,  1., -1.]]

我们需要使用标准化的方法来对数据进行预处理，即将每个特征的值都转换为均值为0、方差为1的数据。

使用fit_transform()方法：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_std = scaler.fit_transform(X)

使用fit()和transform()方法：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X)
X_std = scaler.transform(X)

这两种方式都可以实现对数据的标准化处理。

示例二：PCA主成分分析

假设我们有如下数据：

X = [[ 2,  1],
     [ 3,  4],
     [ 4,  3],
     [ 5,  5]]

我们需要使用PCA主成分分析来对数据进行降维处理，即将数据从二维降为一维。

使用fit_transform()方法：

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=1)
X_pca = pca.fit_transform(X)

使用fit()和transform()方法：

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=1)
pca.fit(X)
X_pca = pca.transform(X)

这两种方式都可以实现对数据的降维处理。

综上，我们需要根据实际需求选择fit(), transform()或fit_transform()方法，并根据需要进行拟合和转换。在使用时，需要对所选方法的参数进行设置。